如何按最大日期时间过滤数据框中的行？答案

【问题标题】：How to filter rows in dataframe by biggest date time?如何按最大日期时间过滤数据框中的行？
【发布时间】：2019-04-22 17:48:34
【问题描述】：

我正在尝试过滤具有不同日期的不同水果的数据框中的行，我只想获取每个水果的最新日期的行。

我在 python 3 中这样做。

import pandas as pd

d = {'Fruit':[Melon, Melon, Melon, Apple,Apple], 
    'Date':[203313, 414214, 511515,123223,501010]}
df = pd.DataFrame(d)

print(df)

输出：

     Date  Fruit
0  203313  Melon
1  414214  Melon
2  511515  Melon
3  123223  Apple
4  501010  Apple

在上面的例子df中，正确的结果是Melon, 511515和Apple 501010。

【问题讨论】：

df.loc[df.Date.max().index]
AttributeError: 'Timestamp' 对象没有属性 'index'
df.loc[df.Date.eq(df.Date.max())]

标签： python python-3.x pandas dataframe pandas-groupby

【解决方案1】：

首先，group dataframe on Fruit 并获得Date 的max 值并获得这样的行索引。

这里是示例代码

$ipython
In [1]: import pandas as pd
    ...:
    ...: d = {'Fruit':["Melon", "Melon", "Melon", "Apple","Apple"],
    ...:  'Date':[203313, 414214, 511515,123223,501010]}
    ...: df = pd.DataFrame(d)
    ...:
    ...: df
    ...:
    ...:
Out[1]:
     Date  Fruit
0  203313  Melon
1  414214  Melon
2  511515  Melon
3  123223  Apple
4  501010  Apple

In [2]: idx = df.groupby(['Fruit'], sort=False)['Date'].transform(max) == df.Date

In [3]: df[idx]
Out[3]:
     Date  Fruit
2  511515  Melon
4  501010  Apple

【讨论】：

【解决方案2】：

df.groupby('Fruit').Date.max()

【讨论】：

这可行，但它不再显示我的数据框的其他列